最大似然估计与meanshift

最新推荐文章于 2025-01-07 23:24:10 发布
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preston2006
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数据聚类：Mean-Shift和EM算法
Jurio的博客
04-24 843
利用Mean-Shift和EM算法对高斯混合分布进行数据聚类
MeanShift、K-Means与GMM迭代
妖米的博客
05-10 677
MeanShift聚类 又称均值漂移算法，首先需要一个迭代半径r，相似阈值T 对每个数据，作为一个新类，从其位置半径r内，选择满足相似条件的数据，放到一个表中。 计算表内数据的位置均值，数据均值，将新的位置和均值作为该类的特征，重新计算满足相似条件的数据，不断迭代直到收敛。 相当于数据有两个相似条件，一个位置相似条件r，一个数据相似条件T。 K-Means聚类 该方法被称为k均值，首先需要选定k个聚类中心。 对每个数据，计算出最近的聚类中心C，将其放入C类的数据列表中 拿到每个聚类中心列表中的
极大似然估计（MLE）与最大后验概率（MAP）的公式推导与联系
HuanCaoO的博客
09-01 2509
符号定义 令 ω\omegaω 为需要求解的模型参数集合，D={D1,D2,⋯ ,Dn}D = \{ D_1, D_2, \cdots, D_n \}D={D1​,D2​,⋯,Dn​} 为训练样本集合。 极大似然估计（MLE） 极大似然估计可认为是求解以下公式： mle=arg⁡max⁡p(ω∣D)=arg⁡max⁡p(ω∣{D1,D2,⋯ ,Dn})=arg⁡max⁡∏i=1np(ω∣Di)=arg⁡max⁡∑i=1nlog⁡p(ω∣Di) \begin{aligned} mle &= \arg\
mean shift segmentation matlab,mean shift 图像分割（三）
weixin_39821604的博客
03-21 446
Reference:[3] Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop, 2006，Sec 2.5[5]MP Wand, MC Jones ,1994, Chapter 45 非参数密度估计这一部分说明为什么处的密度估计：其实，我觉得看bishop的那本书[2]就可以了，行云流水，精彩绝伦，其实，这本书的大部分内容都是如此精彩。我是按自己的理解...
[转] Kmeans与Meanshift、EM算法的关系
b602413745496944的博客
11-12 175
Kmeans算法是一种经典的聚类算法，在模式识别中得到了广泛的应用，基于Kmeans的变种算法也有很多，模糊Kmeans、分层Kmeans等。 Kmeans和应用于混合高斯模型的受限EM算法是一致的。高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans的迭代步骤可以看成E步和M步，E：固定参数类别中心向量重新标记样本，M：固定标记样本调整类别中心向量。K均值只考虑（...
mean shift 图像分割（一、二、三）
热门推荐
u011511601的专栏
06-02 2万+
MeanShift图像分割算法：大概是将复杂的背景，通过粗化提取整体信息，进而将图像分割。 接下来我想，将会抽出一部分时间，研究一下这个算法，以最终实现手势形状提取。 《Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Aalysis》一文中，利用Meanshift算法分割图像，大体类似于这样的效果： 看到一篇非常好哒博文
mean shift 图像分割（三）
Note of Transposition
08-12 1万+
5 非参数密度估计
【原理】期望最大算法EM——含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计
Hali_Botebie的博客
01-11 1658
EM 算法，全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。本文思路大致如下：先简要介绍其思想，然后举两个例子帮助大家理解，有了感性的认识后再进行严格的数学公式推导。
深度学习blog-Meanshift均值漂移算法-最大熵模型
人无再少年
01-07 888
均值漂移（Mean Shift）是一种无监督的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和计算机视觉任务。它通过移动样本点到其近邻的均值位置来寻找数据的高密度区域，最终形成聚类。均值漂移算法的核心思想是通过滑动窗口（核函数）在数据空间中找出数据的密集区域。其主要步骤如下：核函数：选择一个核函数（通常是高斯核）来定义每个点周围的邻域。均值计算：在当前点周围的邻域内计算均值或质心。更新位置：将当前点移动到计算得到的均值位置。迭代：重复上述过程，直到点的位置不再变化或变化非常小。通常选择一个带宽（bandwidth），用于调节
聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift.docx
11-11
EM算法在处理含有隐藏变量的概率模型时，通过迭代优化最大似然估计，但并不保证找到全局最优解。 Meanshift算法则是一种概率密度梯度估计方法，它利用梯度上升法寻找数据集的局部峰值，即数据的模态。相比于Kmeans...
聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift.pdf
11-11
EM 算法主要用于估计含有隐变量的概率模型，其迭代过程包括 E 步（估计隐变量的期望值）和 M 步（最大化观察变量的似然函数）。在混合高斯模型中，Kmeans 可以视为 EM 算法的一种特殊情况，其中假设每个类别是单峰...
聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift (4).docx
11-11
有趣的是，Meanshift被证明是牛顿拉夫逊算法的一种形式，这使得它在寻找局部极大值时更加高效。 Kmeans和Meanshift之间的联系在于它们都是基于概率密度梯度估计的，不过Kmeans使用的是统一核函数，这限制了它在处理...
聚类算法Kmeans与梯度算法Meanshift (3).pdf
11-11
EM算法解决了在存在隐变量（这里是高斯分量的分配）时的最大似然估计问题，但它可能无法保证找到全局最优解，只能保证局部最优。 【KMeans与EM、Meanshift的关联】 KMeans 可以视为EM算法的一种特殊情况，当高斯...
泵站联合调度自动化控制研究——以玉溪东片区引水工程为例.zip
05-14
泵站联合调度自动化控制研究——以玉溪东片区引水工程为例.zip
前端水印方案：Vue3SVG的防截图实现.pdf
05-14
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WebWorkers集成：Vue3多线程计算的性能优化.pdf
05-14
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国际化方案对比：Vue3+i18n与原生实现的深度解析.pdf
05-14
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深度学习MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入单输出回归预测的详细项目实例（含完整（含模型描述及示例代码）
05-14
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU（卷积门控循环单元）混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力，解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案，强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外，还提供了具体的应用领域，如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等，并附有详细的代码示例，包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群：对深度学习有一定了解，特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标：①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务；②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型；③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中，如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议：由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念，同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中，可以结合提供的代码示例进行实践操作，以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
### 文章总结个人成长、投资策略、电子技术和职场经验
最新发布
05-14
内容概要：本文涵盖了多个主题，包括个人成长、投资策略、电子技术和职场经验。首先，文中强调了个人修养的重要性，提倡积极的心态、早睡和戒色。其次，详细介绍了作者多年炒股的心得和教训，从选股标准、买卖时机到盈亏管理，总结了一系列失败和成功的经验和规则，如25日均线策略和ETF投资。再次，探讨了电子技术中的专业术语和常见问题，如信号完整性、EMC/EMI、阻抗匹配等，并列举了多位电子工程师遇到的具体技术难题。最后，文中还提到了职场生涯的变化，记录了2020年至2025年间多位同事的离职情况，以及如何通过借鉴大佬的经验来提升自我。 适合人群：对个人成长、投资理财、电子技术和职场发展感兴趣的读者，特别是有一定工作经验和技术背景的人士。 使用场景及目标：①帮助读者理解个人修养对生活和工作的积极影响；②为投资者提供实用的股市操作指南和风险管理策略；③为电子工程师解决实际工作中遇到的技术问题；④为职场人士提供职业规划和发展方向的参考。 阅读建议：本文内容丰富且涉及多个领域，建议读者根据自己的兴趣和需求，重点关注相关部分，结合实际情况进行实践和思考。尤其对于投资和电子技术部分，建议读者进一步深入学习并验证文中的观点和方法。
Kmeans与Meanshift算法探析：聚类与概率密度梯度估计
Meanshift算法则是一种概率密度梯度估计方法，它通过寻找数据点的概率密度函数的局部最大值来进行聚类。与Kmeans相比，Meanshift更灵活，因为它不局限于特定的核函数，能够处理非凸形状的类边界，并且可以发现数据的...
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